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本次直播咱们约请到了有着20年教训的数据经营专家@刘典默教师，职业上半场是经营操盘人，下半场是策略和数据化办理，办事过量家上市企业，操盘了30亿范围的企业策略布局和数据办理，幸运具有数据模型专利，常在GIO等多个专业数据增长大会上分享。本文由直播内容整顿，内容有删改。
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大家好，我是刘典默，也能够叫我David，有着20年的任务教训，退职业的上半场是经营操盘人，下半场是策略和数据化办理。
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本次分享次要分为三部份：第一部份掌握四大剖析思惟模型；第二部份是体验数据和经营数据商业结合的案例，了解数据剖析如何发扬作用；第三部份是残缺的实操指引办法。
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小思考：在日常任务中，无论甚么职位当波及到数据时都会遇到两个问题：一是当接到领导或老板无关事迹增长的剖析需要时，会先做甚么？二是需求证实某业务或产品的产出价值时，该如何开始着手？接上去的分享但愿大家带着这两个问题思考。
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在做数据剖析的过程当中常常遇到三个痛点：
第一，需要不明白，范畴过大而无从下手，好比领导以为比来事迹有点下滑，让剖析详细缘故。
第二，论断没有压服力、逻辑被各种质疑，好比好不易做好的剖析讲演，在与共事和领导交流时，却发现论断没有压服力，其中的逻辑圆不出来，被各种质疑。
第三，数据不充沛，找不到事实与论断之间的硬瓜葛，好比销售团队在做任务总结时，总结出来的数据是事迹增长多少，同环比增长多少等，但在最初论断时，却大部份是某些市场详细行动，没有方法告诉论断与数据之间的瓜葛。
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以上问题和痛点就引出本次分享的重点，即查理·芒格所说：思惟模式会给你提供一种视角或思惟框架，从而抉择你视察事物和对待世界的视角。顶级的思惟模式能进步你胜利的可能性，并帮你防止失败。
这句话的症结词是视角和思惟框架，即在做任何数据剖析前，假如没有很好的视角和思惟框架，即使有少量数据摆在背后也都没有价值，视角和思惟框架抉择了数据剖析的价值。
故本次分享重点不在于教详细的工具，而是视角和思惟框架，只要具有视角和思惟框架，数据剖析能力有质的奔腾和变动，能力剖析出数据的假相和价值。
一、掌握四大剖析思惟模型1. 框架思惟
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框架思惟的实质是定义因素、定义维度、定义分类和定义瓜葛，概念自身其实不难了解，真实的难度在于定义上。
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上图是一张思惟导图，而思惟导图属于框架思惟的一种表示方式，好比培训经营型主播时需求有大题材，例如经营主播必备的技巧能够切分红得多品种和维度，第一个维度是如何获得流量并把产品卖出；第二个维度是需求进一步获得流量、理解抖音的推流机制、数据目标、根底脚本等；第三个维度是能够把数据目标持续切分红人气目标、电商目标等。
人气目标又能够持续切分为点赞量、关注量、停留时长、评估等。经过切分能够造成残缺逻辑树的思惟导图，经过该思惟导图就能分明知道经营型主播必备技巧。
由此能够发现，思惟导图是框架思惟的典型代表，即波及到定义维度、定义分类、定义因素和定义瓜葛。虽然大家都会做思惟导图，但难点在于假定本人从事该畛域，这时候需求本人思考经营型主播必备技巧该如何定义维度时，会发现结尾最难，而只要对维度的定义精确，才标明对经营型主播必备技巧这件事了解透辟。
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上图是行动经济学战略模型，经营常常会见临一个问题，即每月、每个季度或每一个年都需求对下一部份的任务做收工作方案，而做任务方案最首要的一点是方案要有理有据，需求根据指标解决详细问题。
而在完成指标时务必会波及用何种形式完成、所做动作和伎俩为什么一定能达到想要的指标、专业性体当初何处等问题。基于此，如上图行动经济学战略模型左边所示，包孕无效流量、展现设计、损失规避、遵义效应等，如不理解的在此保举一本书，由曾获取诺贝尔奖的丹尼尔·卡尼曼写的《思考，快与慢》，此本书中具体论述了行动经济学里症结、严重的效应实践，这些效应实践在这些年的商业环境中被重复证明和验证。
自己第一次看这本书时即被外面的实践深深震撼，好比经营常常会被领导要求写方案，当写方案时通常会想本人下个月将策动一场满299减100的促销流动，这个流动将带来多少事迹等，但很少人会思考为何定义为满299减100而不是定义为6.6折的缘故。
当咱们知其但是不知其所以然时，依然是根据工具的思惟角度去做常态化任务，在这类状况下没有翻新性，由于只要对实践了解得越透辟，能力越活学活用。假如只知道299减100是对比好的成果，但殊不知道缘故，在将来任务中思考办法和战略时就很难有翻新，只能用他人用过或想到的货色。
如上图所示，自己添加了第二列：流动例子，次要用来从新做正文，帮忙精确了解效应所起的作用；这时候还需留意横轴是运用场景节点，从事互联网行业的同窗应该知道，在得多时分不论是产品仍是经营，在开始大部份任务时的着入点都是要先站在用户角度去思考，这样必将有一种叫场景的概念。
故做上图模型时把用户场景角度切分红6个环节：一是用户经过广告导流或其它形式进入平台；二是用户进来后会看到首页；三是用户点击进去后想具体理解产品，这属于商品疏导；四是当用户对产品有认知后就会抉择是不是下单；五是评估；六是复购、敌人拉新、渠道拓展等场景。
当拿到上图这张表时，框架思惟的魔力就出来了，能够把一切能想到的效应都尝试能否对应到场景下，好比做广告导流或在首页里设计促销广告时，就需求思考哪一种效应能够撑持这件事件，从而能够发现收益小、危险偏好效应很合适做促销；
好比发优惠券时会发现，从收益小、危险偏好效应角度看，优惠券远不如直降成果好，由于当用户面对收益极小时，反而倾向于冒险；再好比公司估算很少，假如想要每集体都失掉促销福利，这时候就会发现2块钱抽奖远比2块钱优惠券成果好。
所以在设计流动时，能够把一切效应跟一切场景一一对比对于写出战略，当总体做完后就造成了战略库，这个战略库就是行动经济学战略模型，能够把这套行动经济学战略模型存在本人电脑里，当老板要求做下个季度或明年任务方案时，就能按照这套战略库，分明知道下一步的做法。
经过上述案例便可明确框架思惟所带来的变动，即框架思惟的实质是需求把事件从新解构，把事件根据全新维度、全新分类从新解构出来，就会发现事件的不同。所以框架思惟自身其实不难了解，其难点在于如何找到好的因素、视角、框架思惟去从新定义一件事件，只要从新定义透，了解事件才会变得彻底纷歧样。
2. 树状思惟
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树状思惟也称逻辑树思惟，即把繁杂后果拆解成若干个简略的子后果，而后像树枝那样逐渐展开。
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逻辑树有两个首要特征：
第一，因上有因，果下有果，即一切事件均可以归为是缘故仍是后果，好比公司的销售额事迹回升属于后果，而致使销售额回升多是客单价或下单人数等，这时候客单价和下单人数也属于后果，又能够持续往下细分。
第二，一果多因，在理想世界中，一个后果通常由得多缘故促成，所以逻辑树的一个果需求分出得多枝枝蔓蔓。
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逻辑树思惟设计数据构造的秘诀是逻辑递进，即上一层的因，也是下一层的果，由此展开树状构造，不停深挖寻觅面前的因，故作为剖析者要一直思考：谁是谁的因，谁是谁的果。
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如上图所示，销售额是电商的终极目标，销售额往下能够拆成客单价和下单人数，客单价又能够拆分为各个品类客单价加权均匀值，各个品类客单价又能够拆分为各单品的加权均匀值；下单人数也能够拆分为阅读量和转化率，阅读量能够拆分为新客和老客，新客又能够拆分为不同渠道的新客，老客也能够持续拆分为不同人群体系等。
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首先，当逻辑树越饱满时，对商业了解就越片面和越有深度，能够在认知上达到史无前例的高度；其次，逻辑树思惟是业务复盘时的不贰法门，假如养成逻辑树思惟，在看到报表时，就能疾速知道每个目标的后果是由哪一个目标变动致使，从而能够很快发现数据的最症结点和实质点。
逻辑树思惟需求具备两个才能：
第一，全方面斗胆假定才能，由于逻辑树因上有因，果下有果，如需分明傍边的逻辑瓜葛，一是需求教训，即业务做久后能力知道哪些事件是因，哪些是果；二是需求有复合常识或做思想试验，能力彻底验证出因和果。
第二，穿插逻辑验证，比如医生诊断、侦探破案同样找到症结要素。
上图左边图能够很好阐明逻辑树的辩证进程，即当有了却果目标后，根据逻辑树瓜葛把其拆分为一层层的进程目标，始终拆到没有前因目标；这时候需求记住，一切能被目标化的货色其自身就象征着是果，假如没有前因目标时，致使该目标变动的一定是行动，所以公司一切目标变动均可以溯源到业务行动。
而业务行动有一定的惯性和法则，这时候就能发现，原来是市场法则抉择业务行动，即市场上一切商业行动举措，从严格意义下去讲都合乎一定的市场，所以法则抉择了团队组织的业务行动，当把法则找到并很好利用起来后，就能发现新的后果目标，而后又进入到新一轮的法则中，从而造成残缺的闭环。
3. 零碎思惟
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零碎思惟有点玄妙，零碎定义是由若干因素以一定构造方式联合构成的拥有某种功用的无机总体。
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即便不分明零碎思惟，也会知道增长飞轮，增长飞轮是属于零碎论中的一种。如上图亚马逊的策略增长飞轮所示，亚马逊在20多年的时间里始终能继续发明价值，是由于贝索斯在做企业策略体系时，严格遵守四点：首先要确保产品是有限选择；当商品愈来愈多时，客户体验一定愈来愈好；当客户体验愈来愈好时，会带来更多流量；有了更多流量后，就会有更多卖家违心参加到平台，当平台卖家越多时，必将又带来更多商品的有限选择。
所以零碎论是对待和了解企业业务增长的一种解读办法，其有一个很大的特征是时间序列相干的演化模型，全部进程和时间相干，先是有限选择；有限选择增进客户体验；客户体验增进流量；流量再增进卖家；卖家再继而增进有限选择，如斯循环往复、有限循环地不停增强。
但零碎中有个首要概念是调理回路，即当零碎愈来愈强后，就会泛起其它要素搅扰其加强回路，使其加强回路逐步趋于平缓，直到运动为止，当增长飞轮趋于均衡时，就泛起零碎论中的熵增形态。
中华民族的老祖宗对零碎论了解最深，好比太极自身体现了零碎论的有限与循环往复、相互增强的进程；以及周易中的苦尽甘来和物极必反两个卦象也与零碎论相反，即当一件事件继续蹩脚到限制时，便不会再蹩脚上来，美妙的货色也同样，当无线美妙到极致时，便会运动，所以凡事没绝对。
虽然中华民族老祖宗对零碎论认知很早，但却是东方人把零碎论阐释地更分明，这是因为货色方思惟的不同，东方在传布常识时，能够把常识定义地十分精确，更无利于常识的传布和了解。
当掌握零碎思惟后，大到企业决策，小到集体将来布局，均可以用零碎论的形式找到目前最困扰的事件，即找到最症结的因，当知道增长飞轮中的症结要素时，就能经过撬动症结要素影响总体。
4. 比较思惟
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比较思惟是指认知是基于一个又一个参照对象积攒起来的，而比较的实质就是参照性了解。好比一切人意识新事物时都不是一下子就认知到位，由于人的思惟习气是在意识新货色或没接触过的货色时，通常把其和曾经知道的货色进行对比，从而知道新的货色。
好比市场营销中的定位实质就是比较思惟，假如全世界只要一家企业就无需定位，而需求定位是由于有得多竞争对手在同品类里争抢，所以才需求有定位，定位就是和他人纷歧样，而纷歧样要经过比较能力得出不同点。
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刚进入到某个新行业时，能够经过范围和增速两个象限疾速理解行业，如上图所示，作为一个刚进到母婴公司的产品经理，只需经过这张图便可马上理解公司卖的品类和所处市场。
好比范围大增速漫说明产品处于红海形态，这样的产品属于公司的现金流产品，而现金流产品是公司一定需求有的，但其不代表公司将来，仅代表公司当初的利润和流水；假如想当前有开展时机，就需求有增速快的产品，而增速快的产品大部份都集中范围小之处，即找到蓝海。
综上能够发现，比较思惟能够在意识事件时，经过比较瞬间，改动对事件的了解和认知。
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自己把比较思惟总结成“三位一体”3个点：
第一，见本人，即环比和同比，定位当下是转好仍是转坏。
第二、见天地，即与最佳的对象对比差别和趋向，找到优优势和时机点。
第三，见众生，即与大盘数据的均匀值和中位数对比，会发现有时大盘数据回升或降落纷歧定和本人无关，而是跟全部行业相干，所以需求按照本身以后的事迹走势或目标判别是行业总体带动仍是集体致力相干。
二、体验数据与经营数据商业结合案例
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在分享案例前，先遍及一些常识：
第一，体验数据，也称X-DATA，通常环抱着满意度、费劲度和净保举值而发展，经过问卷考察、线上线下实时获得等渠道来获得一线员工和客户反馈。
第二，经营数据，也称O-DATA，一般为指那些与经营、增长、事迹、绩效等前端业务相干的数据，例如复购率、转化率、流失率、初次解决等。
O-DATA，是指“产生的后果”，X-DATA是指客户体验层面的“缘故”。
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上图右边是某保险行业的NPS目标体系，如图所示，NPS能够分为平台信赖、产品体验、操作体验、保障失效办事、缴费/续费/续保办事、理赔办事和办事体验类型。
当NPS体验讲演出来后，得多业务人员会下认识思考该调研讲演的后果与平台、业务增长是不是无关系，得多人都冀望能够利用X-DATA论断去增进事迹增长，并制订可行战略让公司服气，知道其价值所在。
首先需求从根本框架着手，框架一旦对齐逻辑，枝枝蔓蔓的逻辑就会整个迎刃而解。框架能够按场景形式分红5个递进场景：人到端、端到买、买到买多、买多到多买、多买到保举。分红5个场景后，再把X-DATA、O-DATA做一个对比对于表；比较后再思考X-DATA合乎哪一个场景。
好比X-DATA的平台信赖、产品体验、操作体验合乎端到买场景，因其抉择了用户转化。
首先，平台信赖转化为业务经营的中心问题就是“为何买你家产品”。平台信赖解决的是信赖问题，而对应的下单率就是信赖点；其次，产品体验是“为何买这个产品”的念头问题，所以产品体验一定要到位；最初，操作体验是“为何当初买”的疏导问题，即产品体验战争台信赖是不是能疾速疏导用户下单。
故平台信赖、产品体验和操作体验恰好对应经营中的经典三问，而O-DATA中的目标也有对应瓜葛，好比平台信赖和产品体验能抉择下单率，操作体验抉择定单转化率，由于有用户下单后不付款。
保障失效办事会影响O-DATA中的客单价和客户奉献价值，在保险行业中最大的特征是产品染指水平高，假如不是竞争对手能够提供更好的产品或本身产品做的太差，客户通常不会违心换一家保险公司，由于保持本钱很高，需求从新理解一遍保险公司，所以缴费/续费/续保办事的体验水平将间接影响复购率。
从多买到保举，理赔办事和办事体验抉择客户的保举系数/复购，由于人只要在遇到事件时能力感知产品价值，所以理赔过的用户是最佳的采购员，一定会影响复购。
综上便可梳理X-DATA和O-DATA之间的逻辑对比对于瓜葛，经过该逻辑对比对于瓜葛，就可知道X-DATA如何改良且能够影响O-DATA的哪些目标。之所以站在X-DATA的角度去剖析O-DATA，是由于影响O-DATA的事件不只是X-DATA，而X-DATA也不是一切目标都能影响到O-DATA。
从普遍的逻辑树角度看，影响O-DATA的因子远远要大于等于影响X-DATA的因子。好比市场部做了场促销流动，瞬间就能让X-DATA变得有效，由于间接就能搅扰O-DATA的后果，所以O-DATA范畴的影响因子更多，故一定是站在X-DATA的角度去剖析O-DATA，能力把逻辑瓜葛对比对于残缺，才不会有偏差。
当有了目标框架的对比对于逻辑后，即可做增长飞轮零碎，就会发现当有了更好的客户体验后，就能带来更多客户；当理赔客户愈来愈多时，就会有更低的理赔本钱；当理赔本钱愈来愈低时，就能有更多的产品选择；有了更多的产品选择，就能有更好的客户体验，由此循环往复、重复循环。
三、残缺实操指引办法
在接上去的部份，刘典默教师具体讲授了残缺的实操指引办法。
四、12月直播回顾
本次会员直播课程，刘典默教师为咱们具体讲授了如何零碎掌握体验数据剖析实操办法，驱动业务增长，但愿大家都能有所播种~
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